Características
Carrera compartida con INTEC.
El propósito fundamental del Doctorado en Ingeniería es capacitar recursos humanos en el máximo nivel académico en disciplinas o áreas interdisciplinarias directamente relacionadas con la ingeniería, requiriendo aportes personales, originales y creativos de probado valor, orientados a acrecentar los conocimientos del área. Consecuentemente, se formarán investigadores científicos y tecnológicos, con el adiestramiento y preparación necesarios para el desarrollo de actividades creativas en forma independiente dentro de su especialidad.
Plan de Estudios
El aspirante al título académico de Doctor en Ingeniería debe cumplimentar un total de 100 UCAs.
Cursos Básicos de Formación - Mínimo 26 UCAs
Cursos Obligatorios
1. Matemática Aplicada
2. Métodos numéricos en mecánica de sólidos o en mecánica de fluidos.
3. Introducción al Método de los Elementos Finitos(mención Mecánica Computacional), Hidrodinámica de los cuerpos de agua (mención Recursos Hídricos) o Tópicos Selectos en Aprendizaje Maquinal (mención Inteligencia Computacional, Señales y Sistemas).
Cursos Optativos de Formación
La FICH, el INTEC y otras Facultades e institutos de la UNL ofrecen anualmente cursos de posgrado en temáticas relacionadas a las Menciones del Doctorado. Como alternativa, el alumno puede acreditar cursos tomados fuera del ámbito de la UNL o con anterioridad al inicio de la carrera, hasta un máximo de 8 UCAs.
Áreas de Investigación en Desarrollo
Menciones:
Recursos Hídricos
1. Hidrodinámica de Cursos y Cuerpos de Agua
2. Dispersión de Contaminantes en Cuerpos de Agua
3. Hidráulica Fluvial Teórica y Experimental
4. Estabilidad y Evolución de Cauces Fluviales
5. Variabilidad y Cambio Climático
Mecánica Computacional
1. Problemas Termomecánicos, Solidificación, Conformado de Metales a Altas Temperaturas
2. Interacción Fluido Estructura
3. Mecánica de Fluidos Computacional
4. Mecánica de Estructuras y Mecanismos. Fractomecánica
5. Biomecánica
Inteligencia Computacional, Señales y Sistemas
1. Redes Neuronales, Lógica Borrosa, Computación Evolutiva
2. Aprendizaje Maquinal, Reconocimiento de Patrones y Modelado Estadístico
3. Análisis de Señales Complejas y Sistemas no lineales
4. Análisis Basado en Transformada Ondita
5. Representaciones Robustas de Señales e Imágenes.
Tesis
